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Analytics trifft finanzielle Steuerung: Praxiserfahrungen mit CRISP-DM in der Liquiditätsplanung
Der Einsatz von modernen Analytics-Methoden kann Finanzprozesse erheblich verbessern - wenn es nach einem systematischen Schema erfolgt. Der Beitrag zeigt, wie ein führender europäischer Automobilhändler seine Liquiditätsplanung mithilfe des sechsstufigen CRISP-DM-Prozessmodells optimiert hat.
1. Standardprozesse für Analytics
In Zeiten zunehmender Marktvolatilität und des wachsenden Drucks zur schnellen Anpassung bietet Data Analytics branchen- und funktionsübergreifend enorme Chancen, um Produktivität und Entscheidungsqualität zu steigern. Das Controlling ist tendenziell langsamer bei der Implementierung von Analytics als beispielsweise Marketing oder Logistik. Obwohl das Transformationspotenzial unbestritten ist, bleibt die praktische Umsetzung oft herausfordernd; nicht zuletzt aufgrund fehlender Orientierung, wie solche Projekte strukturiert umgesetzt werden können.
Der Cross-Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM) hat sich als hilfreiches Konzept und vielfach als Standard für die Strukturierung von Analytics-Projekten etabliert. Dank seiner hohen Flexibilität und erfolgreichen Anwendung in zahlreichen Branchen bietet er auch Controllern einen klaren Rahmen, um datenb...